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tf.keras.initializers.Orthogonal

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直交行列を生成する初期化子。

:から継承Initializer

また、ショートカット機能を介して利用可能tf.keras.initializers.orthogonal

初期化するテンソルの形状が2次元である場合、それは正規分布から引き出された乱数の行列のQR分解から得られる直交行列で初期化されます。行列が列よりも少ない行を持っている場合、出力は直交行を持つことになります。それ以外の場合、出力は直交列を持つことになります。

初期化するテンソルの形状つ以上の次元である場合、形状のマトリックス(shape[0] * ... * shape[n - 2], shape[n - 1])ここで、初期化され、 nであります形状ベクトルの長さ。マトリックスは、その後、所望の形状のテンソルを与えるように再形成されます。

例:

# Standalone usage:
initializer = tf.keras.initializers.Orthogonal()
values = initializer(shape=(2, 2))
# Usage in a Keras layer:
initializer = tf.keras.initializers.Orthogonal()
layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=initializer)

gain 直交行列に適用する乗算係数
seed Pythonの整数。指定されたシードで作成した初期化子は、常に所定の形状とDTYPEについて同じランダムテンソルを生成します。

参考文献:

サックスら、2014PDF

メソッド

from_config

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設定の辞書から初期化子をインスタンス化します。

例:

 initializer = RandomUniform(-1, 1)
config = initializer.get_config()
initializer = RandomUniform.from_config(config)
 

引数
config A Pythonの辞書。それは、典型的には、出力されますget_config

戻り値
初期化インスタンス。

get_config

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JSONシリアライズ辞書として初期化子の構成を返します。

戻り値
A JSONシリアライズPythonの辞書。

__call__

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直交行列に初期化テンソルオブジェクトを返します。

引数
shape テンソルの形状。
dtype テンソルのオプションDTYPE。唯一の浮動小数点型がサポートされています。指定されていない場合は、 tf.keras.backend.floatx()これまで、デフォルト、使用されているfloat32 (経由して、あなたがそうでなければ、それを構成していない限りtf.keras.backend.set_floatx(float_dtype)